End-to-End-Plattform zur KPI-Vorhersage für digitale Werbung und eine semantische Suchplattform auf Vektorbasis – von der Datenpipeline über das Modelltraining bis zur produktiven API.
Die Fallstudie
Kunde: Digital Trace GmbH, Düsseldorf
Branche: Digitale Werbung, Advertising-Analytik
Modell: KI-Engineering durch Guthand, laufendes Engagement
Digital Trace will komplexe Werbedaten in produktionsreife, nutzerorientierte Analytik- und Entscheidungssysteme übersetzen. Guthand stellt dafür Machine-Learning-Engineering, das den vollständigen ML-Lifecycle verantwortet – von der Datenpipeline bis zum laufenden System.
Aufgebaut und deployt wurde eine End-to-End-Plattform zur KPI-Vorhersage auf Basis von FastAPI und einem CatBoost-Regressionsmodell: automatisierte Datenpipelines, experimentgetriebenes Modelltraining, Inferenz mit Unsicherheitsabschätzung, Modell-Registry mit Versionierung sowie interaktive Analytik über API und UI.
Ergänzend entstand eine FastAPI-basierte semantische Suchplattform, die strukturierte Domänendaten in Vektor-Embeddings und FAISS-Indizes überführt. Freitext-Anfragen werden latenzarm passenden Entitäten und hierarchischen Konzepten zugeordnet – mit optionalem LLM-Reranking für höhere Treffergenauigkeit und einer speichereffizienten, kostenbewussten Architektur für große Anfragevolumen.
Lass uns darüber sprechen, was wir für Dich bauen können.